Ein-Punkt-Abtastung plus Ortsfiltertechnik – Messprinzipien der

Workshop „Inline-Partikelmessung in Wirbelschichtprozessen“
Magdeburg, 24. Mai 2012
Ein-Punkt-Abtastung plus Ortsfiltertechnik –
Messprinzipien der Parsum-Partikelmessung
Dieter Petrak
bis 2009
Technische Universität Chemnitz
Institut für Mechanik und Thermodynamik
Professur Strömungsmechanik
1
Übersicht
• Einführung
• Messprinzip Ein-Punkt-Abtatastung
• Messprinzip Ortsfiltertechnik
• Parsum-Partikelmessung
• Zusammenfassung
2
Granulieren
Glatt-ProCell Modell
Glatt-WSG
3
Granulieren
Eine wichtige Prozessgröße ist die Größe der Agglomerate:
während des Prozesses
am Prozessende
Ziele:
inline-Partikelgrößenmessung
direkte Partikelgrößenmessung
prozesstaugliche Partikelgrößenmessung
4
Suche nach geeigneten Messverfahren
Band 1: Probenahme und Partikelgrößenmessung
Band 2: Oberfläche und Porengröße
Ausgabe 1997
Erfasster Wissensstand: 1995
525 Seiten
Firmenverzeichnis
inline-Partikelgrößenmessung: Lasentec
Bypass Partikelgrößenmessung: Insitec
Neue inline-Partikelgrößenmessung der Parsum GmbH:
Kombination von Ein-Punkt-Abtastung und Ortsfiltertechnik
5
Ein--Punkt
Ein
Punkt--Abtastung
Begriff stammt aus der quantitativen
Bildanalyse mittels Mikroskop und Rechner
Parsum:
Schattenbild des Partikels,
Ein -“Punkt“- Abtastung mittels Lichtleitfaser
6
Ein--Punkt
Ein
Punkt--Abtastung
x : Partikelgröße
tp
t 2 t1
tp
b
v
x v
t3 t 2 0
tp
t 4 t1
2b
v
x b
7
x b
v
tp b
t3 t 2
b
v
t 4 t3
Ein--Punkt
Ein
Punkt--Abtastung
Messgröße: Sehnenlänge xSehne
statistischer Wert
Vrs.: gleiche Aufenthaltsdauer im Messvolumen
Beispiel: Kugel Ø x
P gibt Wahrscheinlichkeit an, dass bei einem
zufälligen Schnitt die Sehnenlänge zwischen
xSehne1 und xSehne2 liegt:
P xSehne 1 , xSehne 2
8
x2
2
xSehne
1
x2
x
2
xSehne
2
1. Beispiel
Beispiel:: monodisperse Kugelverteilung 200 µm
Kugel 200 µm
0,11
q3(xSehne)
q3(x) aus q 0(xSehne) berechnet
q3(x) Start
0,10
0,09
q3 [1/µm]
0,08
0,07
0,06
0,05
0,04
0,03
0,02
0,01
0,00
0
20
40
60
80
100
120
x, xSehne [µm]
9
140
160
180
200
2. Beispiel
Beispiel:: modale Kugelverteilung 100…200 µm
0,018
q3(xSehne)
q3(x) aus q 0(xSehne) berechnet
q3(x) Start
0,016
0,014
q3 [1/µm]
0,012
0,010
0,008
0,006
0,004
0,002
0,000
0
50
100
x, xSehne [µm]
10
150
200
Ortsfiltertechnik – Spatial Filtering Velocimetry
= optische, d.h. berührungsfreie, Geschwindigkeitsmessung
1. Buchzusammenfassung
Spatial Filtering Velocimetry
Fundamentals and Applications
Y. Aizu & T. Asakura
Springer-Verlag 2006
Prinzip und Eigenschaften
Signalanalyse
Ortsfilter
Anwendungen:
Strömungsgeschwindigkeiten
im Makro- und Mikromaßstab
Produktionsprozesse
abgeleitete Messgrößen
• Vergleich mit ähnlichen Methoden
•
•
•
•
11
Ortsfiltertechnik – Spatial Filtering Velocimetry
12
Ortsfiltertechnik – Spatial Filtering Velocimetry
Ausgangssignal:
g xr , y r
f xr
x, y r
xr v x t c1 , yr v y t c2
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y h x, y dx dy
Ortsfiltertechnik – Spatial Filtering Velocimetry
Annahme: f(x,y) folge einem stationären, zweidimensionalen,
ergodischen Zufallsprozess
Ortsfrequenzen in x, y-Richtung:
[1/m]
Über die Bildung der Autokorrelationsfunktion des Signals g(xr, yr)
und deren Fouriertransformierte erhält man das LeistungsdichteSpektrum Gp(
) des Signals:
Gp
Fp (
Hp (
,
Fp
,
Hp
,
): Leistungsdichtespektrum der Bildintensität f(x,y)
): Leistungsdichtespektrum der Transmission h(x,y)
14
Ortsfiltertechnik – Spatial Filtering Velocimetry
Vereinfachung:
vx=v, vy=0
h(x,y) hat Periodizität nur in x-Richtung
Integration bezüglich
f
v
Gp f
1
v
Fp
f
,
v
Hp
f
,
v
d
Leistungsdichtespektrum im Zeitbereich
Signalspektrum eines Signalanalysators
Hp besitzt schmalbandige Spektralkomponente bei
Gp(f) besitzt Maximum bei f = f0 = µ0·v = v/g
v
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0
g
= 1/g
f0
Ortsfiltertechnik – Spatial Filtering Velocimetry
Ortsfiltertyp:
H
Hp
,
Schlitzgitter
Prismengitter
Flüssigkristall
Photoempfänger (Photodiodenarray, CCDArray, Solarzellenarray)
Faseroptisches Gitter
h x, y exp i 2
,
H
,
2
x
2 4
y dxdy
b sin g / 2
2
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sin N g
sin g
2
J1
2
b
b
2
2
2
2
Messprinzipien der Parsum – Messsonde IPP 70
1 Partikel im Messvolumen, Zählverfahren, Mengenart: Anzahl
Verteilungsdichte q0(xSehne), Verteilungssumme Q0(xSehne),
Verteilungsparameter xSehne50,0,…
Umrechnung in andere Mengenarten, z. B. q3, Q3, xSehne50,3, …
17
Schematischer Aufbau der Parsum – Messsonde IPP 70
18
Results of modelling
Results of Dissertation Tero Närvänen, University of Helsinki, Faculty of Pharmacy,
2009: „Particle Size Determination during Fluid Bed Granulation“
Second-order polynomial fitting
Values of modelling: median granule size, relative width of size distribution,
humidity inlet air, liquid feed rate, pauses of liquid feed
Granule size measurement: Spatial filtering , Sieve analysis, Laser diffraction
X50,3
Spatial filtering Sieve analysis
Laser diffraction
Goodness of fit
0.94
0.89
0.90
Goodness of prediction
0.90
0.68
0.76
(x90,3-x10),3/x50,3
Spatial filtering Sieve analysis
Goodness of fit
0.71
Goodness of prediction
0.31
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Laser diffraction
Zusammenfassung
Die faseroptische Ein-Punkt-Abtastung des Partikelschattenbildes führt zur Messung der Sehnenlänge des Partikelschattenbildes.
Die faseroptische Ortsfiltertechnik wird zur Bestimmung der erforderlichen Hilfsgröße Partikelgeschwindigkeit eingesetzt.
Die Parsum-Partikelmessung, die beide Messmethoden nutzt, ist ein Zählverfahren
mit der Mengenart Anzahl, die primär die Verteilungsdichte q0(xSehne) und die Verteilungssumme Q0(xSehne) liefert.
Die Parsum-Partikelmessung ist eine direkte Messmethode, die bei geeignetem
Sondenaufbau inline-Messungen in Wirbelschichtprozessen gestattet.
Die Eignung bezüglich Standzeit, Auflösung der Partikelgröße und Messdynamik
(Partikelrate) ist für Messungen der Wirbelschichtgranulation erforderlich.
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Thank you for your attention
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